如何处理非线性模型的数据预测？大家好，
目前，我想执行从 X 到 Y 的预测，其中 X 和 Y 彼此是非线性的
从下图可以看出，Y > 100 或 X > 550 的值实际上被认为是不好的。但是，我不知道轮廓线之外的数据或带有问号的区域内的数据是否被认为是好的或坏的。我想问一些问题：
1. 有没有办法用问号区域内的数据点，或者轮廓线外的数据点（但不超过界限，也就是红线）进行预测？由于 X 和 Y 之间不是线性关系，我尝试用非线性模型进行预测，但一直卡住。
2.我想用缓冲区绘制一段距离的边界，然后我考虑数据点：
-场外新边界-->不好
-现场有新的边界，但超出了红色限制 --> 不好
-其他：好
我该如何定义适当的距离？
希望我能得到你的一些建议
预测模型和机器学习回复：如何使用非线性模型处理数据预测？你好@PhamBao ，
你是如何生成这些数据的？是通过实验得到的吗？彩色区域只显示你测试过的区域吗？
如果您只在显示响应的区域内进行了测试，那么在实际测试区域之外进行外推到“问号”区域可能并不合适——完全可以在 JMP 中生成模型并开始在测试区域之外进行外推——但这样做风险很大。在许多情况下，您可能需要使用预测刻画器中的“外推控制”来阻止做出毫无根据的预测。
如果您可以进行更多实验，为什么不在更广泛的范围内进行测试（使用 DOE 选项中的自定义设计或增强设计）以获取有关您的系统的更多信息，以便您可以覆盖带有问号的区域进行测试？
如果您可以提供数据集，那也将很有用。
谢谢，
本
回复：如何使用非线性模型处理数据预测？你好@Ben_BarrIngh
我从我的工作单位获取了数据。数据来自不同的机器（12台机器，数据帧大约6周），使用相同的配方。实际上，Y是X之后的后续数据。通常，我会尝试分别控制单个参数，例如X和Y。
X 限制：控制上限：550 和控制下限：100 --> 如果不在控制限度内，单个参数的产品将被视为不良
Y 限制：控制上限：100 和控制下限：-170 --> 如果不在控制限度内，则具有单个参数的产品将被视为不良
Flag3：0 被认为是好产品 - 1：坏产品
然而，我们发现在生产过程中控制单个参数效果并不理想。因此，我尝试绘制如上图所示的X和Y曲线，观察Y对X的响应，然后同时控制X和Y。当我用来自不同机器的6周数据绘制图表（X和Y）时，我得到了如上图所示的模式。我找到了一个问题
1：使用来自 6 周和不同机器的大量数据点，推断该区域外的数据是否合适？
如果没有，您能否给我提供说明或参考，告诉我如何使用 DOE 进行广泛测试以获取更多信息来涵盖问号区域？
回复：如何使用非线性模型处理数据预测？你好@PhamBao ，
因为你只关注好/坏的二元响应/标记，所以进行推断并不合适（毕竟很少情况下会进行推断）。同样，这些标记只有在违反控制限规则时才会被视为好/坏，而不是因为它们实际上经过测量并被标记为“好”或“坏”（如果我错了，请纠正我）。你对轮廓线的应用并不恰当，甚至没有必要——就你的数据而言，从好到坏的变化不是渐进的，而是在X或Y值超出其控制限时突然发生的。
如果后者是真的，那么我会建议几件事：
- 从该过程中找到定义产品好坏的质量属性（即产品纯度、缺陷率）
- 根据您的 X 和 Y 衡量该属性的关联值（尽管它们都可以被视为 X）
如果您需要尝试使用实验来填补这一空白，请查看这些 DoE 资源： https://www.jmp.com/doeintrokit/en/index.html 。
谢谢，
本
回复：如何使用非线性模型处理数据预测？你好@Ben_BarrIngh
由于一些视频链接已失效，还有其他资源可以供我学习吗？
“同样，这些标记只有当它们违反控制限值规则时才会被认为是好/坏，而不是因为它们实际上经过测量并被标记为‘好’或‘坏’（如果我错了，请纠正我）”
--> 实际上，我的疑问在于，如果我指的是数据形状的形状或模式，数据模式看起来是恒定的。这意味着无论 Y 值是多少，X 上的数据都不可能分布在 0 到 50 之间。同样，X 值在 0 到 550 之间时，Y 值在 -200 到 -100 之间也不存在数据点。
“- 测量该属性与 X 和 Y 的关联值（尽管它们都可以被视为 X）” --> JMP 中是否有任何函数可以让我添加更多参数并尝试调整参数以查看 X 和 Y 如何响应参数
谢谢
回复：如何使用非线性模型处理数据预测？你好@PhamBao ，
我不确定我是否完全理解了您的第一点 - 这可能是您想与顾问（例如JMP 合作伙伴）分享的内容，以便更好地充实您的挑战，从而获得帮助，我认为这可能超出了这里可能的范围。
对于第二点，您可以使用“拟合模型”平台来查看参数之间的关系。
谢谢，
本
